하이얼 스마트 홈 고객 서비스는 지능형 고객 서비스에 대한 최초의 국가 표준 제정 및 출시에 참여하여 인공 지능 표준화의 새로운 돌파구를 열었습니다.
2023년 9월 14일, 국가 정보 기술 표준화 기술 위원회는 하이얼 스마트 홈 고객 서비스 등 업계를 선도하는 많은 기업과 협력하여 GB/T 43045.1-2023 "정보 기술 서비스 지능형 고객 서비스 1부 일반 요구 사항" 국가 표준을 공식적으로 발표했습니다.
디지털 서비스 혁신을 위한 업계 최고의 벤치마크 기업 중 하나인 하이얼 스마트 홈 고객 서비스는 사용자 경험 만족도, 참여, 수용, 유지, 완성 등에서 핵심 기술 이점과 풍부한 실무 경험을 최대한 활용했습니다. 이 국가 표준의 공식화 및 구현을 촉진하기 위한 참조 및 지침을 제공하고 지능형 고객 서비스 산업의 표준 격차를 메웁니다.
대형 모델 등 신세대 인공지능 기술의 급속한 발전으로 사용자 서비스에 지능형 서비스 모델이 도입되었지만, 서비스의 품질과 효과를 보장할 수 없는 인공지능의 표준화에는 여전히 상당한 격차가 있습니다.
이 목표를 달성하기 위해 국가 정보 기술 표준화 기술 위원회는 하이얼 스마트 홈 고객 서비스 및 많은 업계 전문가와 협력하여 지능형 고객 서비스 기능 모델과 일반 요구 사항을 수립했습니다. 이는 서비스 분야에서 인공지능이 직면한 복잡한 문제를 구조화된 접근 방식을 통해 해결하고, 관련 기업을 안내하고 표준화하여 과학적이고 체계적이며 효율적인 지능형 서비스 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다
Haier 스마트 홈 고객 서비스는 사용자 우선이라는 개념을 고수하고, 기술 혁신과 인공 지능을 통해 지능형 서비스를 추진하며, "성실함, 진취성, 지혜, 단순성 및 신뢰"라는 비감각적 경험을 달성하여 사용자 요구에 응답합니다. 동시에 우리는 업계 전체의 디지털 전환을 지원하기 위해 교류, 공유 및 표준 설정에도 적극적으로 참여합니다. 현재 4개 국가표준, 1개 산업표준 작성에 참여하며 실질적인 실천으로 업계의 고품질 발전을 선도하고 있습니다
앞으로 하이얼 스마트 홈 고객 서비스는 계속해서 사용자 경험을 향상하고 더 많은 생태학적 파트너와 협력하여 서비스 분야에서 인공 지능의 적용 및 경험 개선을 적극적으로 홍보하고 첨단 기술을 사용하여 스마트 서비스의 새로운 변화를 주도할 것입니다. 지능형 시대의 우수성을 재정의하세요
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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
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편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
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SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
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1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
